基于DMD的高斯随机调幅稀疏表象关联成像理论与实验研究

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1、圜幽密级：(2中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文指导教师：培养单位：2013年5月ThetheoreticalandexperimentalresearchofghostimagingviasoarsiWconstraintswithGaussianrandomamplitude‘一‘一。～●l⋯lmodulationbasedonDⅧByJieChenADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialful

2、fillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofOpticalEngineeringShanghaiInstituteofOpticsandFineMechanicsMay,2013中国科学院上海光学精密机械研究所硕士学位论文2013年5月13日独创性声明本人声明所呈的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特另,JDn以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院上海光学精密机械研究所或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一

3、同工作的同志对本研究工作所做的任何贡献，均己在论文中做了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名；j坠L签字日期：yI≥年气月幻日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解中国科学院上海光学精密机械研究所有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文件，允许论文被查阅和借阅。本人授权中国科学院上海光学精密机械研究所可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者毕业去向：工作单位：通信地址：指导教师签名：签字日期

4、：电子邮件地址：电话：邮编：兰日上r；J呵月讳年参垆．0h-J．碍名3豁睁雠加文期论日位字学签中科院上海光机所硕士研究生毕业论文／2013年基于DMD的高斯随机调幅稀疏表象关联成像理论与实验研究陈洁导师：韩申生研究员龚文林助理研究员摘要稀疏表象关联成像(ghostimagingviasparsityconstraints，GISC)是将成像目标的稀疏约束与关联成像方法结合起来形成的一套全新的成像理论，在远小于传统关联成像所需的采样数下仍然可以高质量的重建目标图像。由于高斯随机测量矩阵是基于稀疏约束和冗余表象的数据采集和信号重构理论中较常用的测量矩阵，本文将结

5、合数字微镜器件(digitalmicromirrordevice，DMD)，研究一般非零均值高斯随机测量矩阵GISC的理论和实验两方面的内容，此外，在基于DMD的稀疏表象关联成像中，通过引入成像系统的点扩散函数，应用GISC重建方法实现亚瑞利限成像。本篇论文主要包含以下五个部分：第一章首先简单介绍了稀疏表象关联成像基本原理框架，并简单介绍了国内外的研究现状。随后针对本文所做工作的研究背景及意义进行了具体的阐述。第二章首先介绍了零均值高斯随机测量矩阵的数学模型的建立过程并由此引出后续非零均值高斯随机测量矩阵数学模型推导建立所需的条件和定理，随后经过类比推导建立

6、非零均值高斯随机测量矩阵的数学模型，并结合稀疏表象关联成像对所推导结果做出适当的特性分析。第三章首先介绍了DMD的光开关原理以及DMD芯片灰度调节方法，随后基于DMD的高斯随机调幅稀疏表象关联成像理论与实验研究／陈洁说明基于DMD器件的可控性，本文搭建了一种基于DMD的单臂GISC实验平台，利用DMD调幅预置生成不同均值和标准差形式的高斯随机测量矩阵，从实验上分析了高斯随机测量矩阵的均值和标准差、目标稀疏度对GISC图像重建质量的影响。第四章首先引入了在成像过程中，由于成像透镜孔径的限制而导致所成图像变模糊的现象，而后针对此问题搭建了一种基于DMD的亚瑞利限

7、稀疏表象关联成像实验平台，通过将图像的稀疏性和光学成像系统的点扩散函数作为先验信息，利用稀疏重建技术实现了关联成像架构上的亚瑞利限成像。第五章是总结和展望，首先总结了本论文的主要研究内容，随后就下一步的研究工作提出了相关建议和展望。关键词：关联成像，稀疏约束，高斯测量矩阵，DMD，亚瑞利限成像II中科院上海光机所硕士研究生毕业论文／2013年Thetheoreticalandexperimentalresearchofghostimagingvi。asparsityconstraintswithbausslanrandomamplitude●‘‘‘J1●1’

8、‘‘’modulationbasedonD加JieC